Seleção de variáveis baseada na integração de ranking de importância SVD com métodos de aprendizagem de máquina

• Autor(a) principal: Brito, João Batista Gonçalves de
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/212393
• topic: Seleção de variáveis; Aprendizado de máquina; Feature selection; Ranking of importance of features; Singular value decomposition; Group method data handling

Métodos para seleção de variáveis são importantes para tornar modelos de aprendizagem de máquina parcimoniosos e mais acurados, eliminando variáveis não-relevantes, ruidosas e altamente correlacionadas. Ademais, esses métodos podem contribuir com redução de custo e aumento da eficácia em atividades que incluem aferições de qualidade em processos industriais e comprovação da autenticidade de amostras de produtos. O presente trabalho propõe duas novas abordagens de seleção de variáveis, sendo cada uma disposta em um artigo. Em relação ao método, um novo ranking de importância de variáveis, baseado na decomposição de valores singulares, é proposto e utilizado para orientar um processo iterativo que compõe subconjuntos e os submente à uma técnica de aprendizagem de máquina. Na sequência, a acurácia do modelo é avaliada; o processo retém as variáveis que promovem ganho de acurácia e descarta as demais. Em termos dos artigos que compõem essa dissertação, no primeiro é aplicado o método de aprendizagem de máquina k-Nearest Neighbor, e os experimentos são direcionados à análise forense de identificação de medicamentos falsos. O segundo artigo utiliza o método de aprendizagem de máquina Ensemble Logistic GMDH-NN e executa experimentos sobre dados de processos industriais e propriedades físico-químicas de Biodiesel e Diesel brasileiro. As duas abordagens propostas demonstram desempenho superior em termos de aumento de acurácia e redução do subconjunto de variáveis quando comparadas a métodos reportados pela literatura.